(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力変数のデータを複数のカテゴリーに分類する分類器を用いて構築されたモデルを保持し、入力されたデータを前記モデルに与えてカテゴリーに分類してカテゴリー番号を付与するとともに、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常を検知するプラントの診断方法において、
前記プラントの改修に応じて入力変数の追加または削除の見直しを生じた前記モデルについて、既存のカテゴリー番号とこれに対応付けられた入力変数のデータを用いて改修後モデル用のカテゴリーに変換し、変換したカテゴリーを用いて入力変数の見直しを反映した改修後モデルを構築することを特徴とするプラントの診断方法。
【請求項２】
請求項１に記載のプラントの診断方法において、
既存のモデルに入力変数が追加された場合には、追加した入力変数だけで診断モデルを構築し、既存のモデルと追加した診断モデルによる改修後モデルを形成し、既存のモデルから得られるカテゴリー番号と前記追加した診断モデルから得られるカテゴリー番号から新たなカテゴリー番号のモデルを生成することを特徴としたプラントの診断方法。
【請求項３】
請求項１に記載のプラントの診断方法において、
既存のモデルから入力変数が削除された場合には、規格化されて入力された入力変数のうち削除する入力変数の値を一定値とし、当該モデルのカテゴリー番号ごとに当該カテゴリー番号を取得した時刻における各入力変数のＰＩＤ情報を用いて各入力変数の時系列データを取得し、取得した各入力変数の時系列データを用いてモデルの見直しを実行することを特徴とするプラントの診断方法。
【請求項４】
請求項２に記載のプラントの診断方法において、
既存のモデルから入力変数が削除された場合には、規格化されて入力された入力変数のうち削除する入力変数の値を一定値とし、当該モデルのカテゴリー番号ごとに当該カテゴリー番号を取得した時刻における各入力変数のＰＩＤ情報を用いて各入力変数の時系列データを取得し、取得した各入力変数の時系列データを用いてモデルの見直しを実行するとともに、削除処理は前記の追加処理終了後に行うことを特徴とするプラントの診断方法。
【請求項５】
監視対象から得られる入力変数のデータをカテゴリーに分類する分類器を用いて構築された複数のモデルを保持し、入力されたデータを前記モデルに与え複数のカテゴリーに分類してカテゴリー番号を付与し、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常や予兆の兆候を検知するためのプラントの診断方法において、
第１の入力変数のデータをカテゴリーに分類する分類器を用いて構築されたモデルを要素モデルとして保持し、前記第１の入力変数のデータをカテゴリーに分類するとともに、追加された第２の入力変数のデータをカテゴリーに分類する分類器を用いて構築された追加モデルを保持し、入力されたデータをカテゴリーに分類し、前記要素モデルと前記追加モデルによる統合モデルを形成することを特徴とするプラントの診断方法。
【請求項６】
請求項５に記載のプラントの診断方法において、
前記統合モデルは、前記要素モデルのカテゴリーと、前記追加モデルのカテゴリーの組み合わせで定まる新カテゴリーを含むことを特徴とするプラントの診断方法。
【請求項７】
監視対象を制御する監視制御装置からの制御信号や、前記監視対象のプロセス信号を入力するプロセス計算機から得られる計測信号をもとに前記監視対象の異常を検知するプラントの診断装置において、
入力変数のデータをカテゴリーに分類する分類器を用いて構築された要素モデルを作成し、要素モデルに入力されたデータをカテゴリーに分類してカテゴリーごとにカテゴリー番号を付与するとともに、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常を検知する要素モデル部、少なくとも１つ以上の要素モデルを含み、入力された入力変数のデータをカテゴリーに分類する分類器を用いてカテゴリーに分類してカテゴリーごとにカテゴリー番号を付与するとともに、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常を検知する統合モデル部とを備え、前記制御対象の改修に応じて前記入力信号の追加を生じた前記の要素モデルについて、追加した入力信号だけで診断モデルを構築し、既存の要素モデルから得られるカテゴリー番号と前記追加した診断モデルから得られるカテゴリー番号から新たなカテゴリー番号を生成して得たモデルを統合モデルとして前記統合モデル部に格納することを特徴とするプラントの診断装置。
【請求項８】
請求項７に記載のプラントの診断装置において、
既存のモデルから入力変数が削除された場合には、規格化されて入力された入力変数のうち削除する入力変数の値を一定値とし、当該モデルのカテゴリー番号ごとに当該カテゴリー番号を取得した時刻における各入力変数のＰＩＤ情報を用いて各入力変数の時系列データを取得し、取得した各入力変数の時系列データを用いてモデルの見直しを実行することを特徴とするプラントの診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多くの機器で構成されているプラントの異常診断において、運開後の保守にて異常診断に関係するプロセスが新たに追加、或いは、除外されても再構築することなくプラントの異常診断が継続可能なプラントの診断方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
火力や原子力に代表される発電プラントや、医薬品・食品・化学プラントに代表される産業プラントでは、プラントの安定的な運用のために、多くのプロセス信号を監視対象としている。
【０００３】
具体的には、プラントの状態を把握するために、圧力・温度・流量・水位などを計測する計測器を各部に設置し、得られたプロセス信号値を運転員に表示する。また、ほとんどのプラントでは、異常や不具合対策、あるいは、保守の観点から、得られたプロセス信号値を専用の計算機であるプロセスコンピュータに保存する。
【０００４】
運転員はプラントの状態に変化があった場合、関連するプロセス信号の値にも変化がないかどうかを確認するため、監視画面上に該当プロセス信号の値を表示する。また、必要であれば、プロセス計算機に格納された該当プロセス信号の過去の値を監視画面上に表示する。通常は、プラントの運転制御装置と監視装置が一体になっており、リアルタイムでプラント状態の監視や制御が実施できるようになっている。
【０００５】
従来、プラント状態に変化があると、運転員は監視装置に関連するプロセス信号の値を監視画面上に表示する。表示されるプロセス信号は、監視装置の取り込む周期に従いオンラインで値が更新される。このプロセス値の状態をもとにプラントの運転状態を把握する。運転制御装置や監視装置（以下、監視制御装置と呼ぶ）は、プロセス値の状態に応じた警報装置と連動している。例えば、ある圧力値が設定値よりも上回ると運転員に知らせるための警報ランプを点灯させる。さらに、異常な状態から正常な状態に復帰させるための制御を作動させ、運転員の操作を促す。
【０００６】
最近は、異常状態が発生するまえに、プラントの異常兆候を予測する装置やその方法が多数検討されている。また、異常が発生した後、その原因を特定し、原因を分析するための支援装置やその方法もある。
【０００７】
特許文献１のシステムでは、レベルに応じた警告のランク付けを用いてプラントの診断をする。
【０００８】
特許文献２には、運転制御情報、現場情報、設備情報を伝送するネットワークと、それらを表示する情報端末装置を有する装置および方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００５−２５８６４９号公報
【特許文献２】特開２０１１−７０３３４号公報
【非特許文献１】Ｇ．Ａ．  Ｃａｒｐｅｎｔｅｒ  ａｎｄ  Ｓ．  Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ：”ＡＲＴ２  Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｔａｂｌｅ  ｃａｔｅｇｏｒｙ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｃｏｄｅｓ  ｆｏｒ  ａｎａｌｏｇ  ｉｎｐｕｔ  ｐａｔｔｅｒｎｓ”，  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｏｐｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．２６，  Ｎｏ．２３，  （１９８７）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
プラントは多くの機器から構成されている。また、各機器の規模も大小さまざまである。プラントを診断する際、規模や機能に応じて、関連するプロセス信号をもとに統計的な処理やニューラルネットワークに代表される学習などを用いて構築する統計モデルを用いる場合が多い。統計モデルは入力されるプロセス信号の相関関係をモデル化する。
【００１１】
特許文献１および特許文献２に記載されている方法は、どちらも適応共鳴理論（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｔｈｅｏｒｙ，  ＡＲＴ）を用いたプラントの診断方法である。ＡＲＴは、入力されたデータを複数のカテゴリーに分類する分類器の一種である。
【００１２】
ここでは、異常を含まないプラントのプロセス信号をＡＲＴに入力し、複数のカテゴリーに分類しておく。異常発生時の診断では、プロセス信号をＡＲＴに入力することで、既存カテゴリーに属さない新たなカテゴリーが生成されると、これまでには無いプラント状態が発生しているということで、警告を発令する。
【００１３】
ところで、発電プラントなどは、運用年数が長いため、途中で新たに機器を追加したり、計測器を追設あるいは撤去したりする。ＡＲＴを用いた診断では、上述のようなメンテナンスによって入力されるプロセス信号が変わるあるいは増減すると、そのまま診断をすることが出来ず、再度、ＡＲＴによるカテゴリー分類を実施する必要がある。しかし、運用年数が長くなるとそれまで蓄えたプロセス信号の時系列データ量は莫大であるため、再構築は困難である。
【００１４】
本発明の目的は、上述の課題を解決するプラントの診断方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
前述の課題を解決するため、本発明においては、入力変数の相関関係をモデル化したモデルを保持し、入力されたデータを入力変数の相関関係に応じて複数のカテゴリーに分類するとともに、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常を検知するプラントの診断方法において、プラントの改修に応じて入力変数の追加または削除の見直しを生じたモデルについて、該モデルのカテゴリー番号を利用した見直しにより新モデルを構築する。
【００１６】
また、既存のモデルに入力変数が追加された場合には、追加した入力変数だけで診断モデルを構築し、既存のモデルから得られるカテゴリー番号と追加した診断モデルから得られるカテゴリー番号から新たなカテゴリー番号のモデルを生成する。
【００１７】
また、既存のモデルから入力変数が削除された場合には、規格化されて入力された入力変数のうち削除する入力変数の値を一定値とし、当該モデルのカテゴリー番号における各入力変数の時系列データを用いてモデルの見直しを実行する。
【００１８】
また、既存のモデルから入力変数が削除された場合には、規格化されて入力された入力変数のうち削除する入力変数の値を一定値とし、当該モデルのカテゴリー番号における各入力変数の時系列データを用いてモデルの見直しを実行するとともに、削除処理は追加処理終了後に行う。
【００１９】
前述の課題を解決するため、本発明においては、監視対象から得られる入力変数の相関関係をモデル化し、モデルに入力されたデータを複数のカテゴリーに分類し、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常を検知するためのプラントの診断方法において、第１の入力変数の相関関係をモデル化して要素モデルとして保持し、第１の入力変数の相関関係に応じて入力されたデータを複数のカテゴリーに分類するとともに、追加された第２の入力変数についてもその相関関係をモデル化して、入力されたデータを複数のカテゴリーに分類し、要素モデルとモデル化された第２の入力変数による統合モデルを形成する。
【００２０】
また、統合モデルは、要素モデルのカテゴリーと、モデル化された第２の入力変数のカテゴリーの組み合わせで定まる新カテゴリーを含む。
【００２１】
前述の課題を解決するため、本発明においては、監視対象を制御する監視制御装置からの制御信号や、監視対象のプロセス信号を入力するプロセス計算機から得られる計測信号をもとに監視対象の異常を検知するプラントの診断装置において、入力した信号の相関関係をモデル化して要素モデルを作成し、要素モデルに入力されたデータを入力信号の相関関係に応じて複数のカテゴリーに分類するとともに、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常を検知する要素モデル部、少なくとも１つ以上の要素モデルを含む統合モデルを備え、統合モデルに入力されたデータを入力信号の相関関係に応じて複数のカテゴリーに分類するとともに、分類された正常カテゴリーに属さないカテゴリーの生成に応じてプラントの異常を検知する統合モデル部とを備え、制御対象の改修に応じて入力信号の追加を生じた要素モデルについて、追加した入力信号だけで診断モデルを構築し、既存の要素モデルから得られるカテゴリー番号と追加した診断モデルから得られるカテゴリー番号から新たなカテゴリー番号を生成して得たモデルを統合モデルとして統合モデル部に格納する。
【００２２】
また、既存のモデルから入力変数が削除された場合には、規格化されて入力された入力変数のうち削除する入力変数の値を一定値とし、当該モデルのカテゴリー番号における各入力変数の時系列データを用いてモデルの見直しを実行する。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によるプラントの診断方法及び装置では、診断モデルの入力信号として監視あるいは確認すべきプロセス信号が変更、あるいは追加・削除された場合でも継続して診断結果やドレンド表示を運転員あるいは保守員に提示することができ、発電プラントや産業プラントの安定的な運用に寄与できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明のプラントの診断装置を発電プラントに適用した図。
【図２】診断の対象として火力発電プラントの構成を示すシステムブロック図。
【図３】火力発電プラントにおける配管部、及びエアーヒーター部の拡大図。
【図４】プロセス計算機３００に記憶されるデータの格納形式を示す図。
【図５】モデル情報データベース４５０に記憶される情報の一例を示す図。
【図６】モデル情報データベース４５０に記憶される情報の一例を示す図。
【図７】診断結果データベース４８０に記憶される診断結果の情報の一例を示す図。
【図８】要素モデル作成部４２０の処理内容を示すフローチャート。
【図９】統合モデル作成部４３０の処理内容を示すフローチャート。
【図１０】要素診断部４６０および統合診断部４７０の処理内容を示すフローチャート。
【図１１】画像表示装置に表示される初期画面を示す図。
【図１２】画像表示装置に表示される診断モデル設定画面を示す図。
【図１３】画像表示装置に表示されるプロセス信号のトレンドグラフを示す図。
【図１４】画像表示装置に表示される診断結果表示設定画面を示す図。
【図１５】画像表示装置に表示される診断結果の表示例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、最良の実施形態によるプラントの診断方法及び装置について、図面を参照しながら説明する。
【実施例】
【００２６】
図１は、本実施形態に係るプラントの診断装置を、対象の一つである発電プラント１００に適用した例について説明する図である。発電プラント１００には、プラントの状態を把握するために多くの計測器が設置されている。各計測器で測定されたプロセス信号１０の値は、専用線あるいは汎用的な送信用ラインを用いて監視制御装置２００および計測値を格納するプロセス計算機３００に伝送される。
【００２７】
監視制御装置２００では、プロセス信号１０の値をもとにプラント運転を所望の状態に保つための制御信号２０を出力する。出力した制御信号２０は、発電プラント１００に入力されるとともに、プラント診断装置４００にも入力される。
【００２８】
プロセス計算機３００では、発電プラント１００から得られるプロセス信号１０の値を蓄積する。蓄積されたプロセス信号１０は、その用途に応じて、異常・プラント診断装置４００にプロセス信号３０として出力される。格納形式については、後程図４を参照して詳しく説明する。
【００２９】
プラント診断装置４００では、診断に必要となる制御信号２０やプロセス信号３０を、外部入力インターフェイス４１０を介して取り込む。また一方においてプラント診断装置４００は、外部出力インターフェイス４９０、外部入力インターフェイス４１０を介して支援ツール９１０に接続され、ユーザである例えば操作員の操作信号を入力するとともに必要な情報を表示装置９５０に表示する。
【００３０】
プラント診断装置４００の外部入力インターフェイス４１０では、支援ツール９１０からの指令に応じて、モデル構築モードと診断モードを切り替える。モデル構築モードのときには要素モデル作成部４２０に、診断モードのときには要素診断部４６０に、入力された制御信号２０やプロセス信号３０を出力する。
【００３１】
要素モデル作成部４２０では、診断対象に応じたＡＲＴモデルが作成される。診断対象が複数ある場合には、同数のＡＲＴモデルを作成する。ＡＲＴモデルを作成するには、正常状態のプロセス信号３０をＡＲＴモデルに入力する。ＡＲＴモデルでは、入力されたプロセス信号３０の相関関係に応じて入力データを分類する。これをカテゴリーと呼ぶ。このカテゴリーの分解能は警戒パラメータの大きさに左右される。この警戒パラメータの適切な設定方法については、前述した特許文献１あるいは特許文献２で提案されている。また、ＡＲＴモデルの詳細な動作については、非特許文献１で詳細に記載されているので詳細説明を省略する。
【００３２】
それぞれのＡＲＴモデルの警戒パラメータやカテゴリー数などはモデル情報データベース４５０に格納される。また必要に応じてモデル情報データベース４５０から情報を抽出する。要素モデル作成部４２０内の詳しい動作やモデル情報データベース４５０の構成については、後で詳しく説明する。モデル情報データベース４５０の構成例を図５、図６に示す。
【００３３】
次に総合モデル作成部４３０では、要素モデル作成部４２０内で作成されたＡＲＴモデルの出力であるカテゴリー番号を入力データとする新たなＡＲＴモデルを作成する。要素モデル作成部４２０と同様に、ＡＲＴモデルの警戒パラメータやカテゴリー番号などをモデル情報データベース４５０および外部出力インターフェイス４９０に出力する。また必要に応じてモデル情報データベース４５０から情報を抽出する。統合モデル作成部４３０内の詳しい動作やモデル情報データベース４５０の構成については、後で詳しく説明する。
【００３４】
外部入力インターフェイス４１０で診断モードの指令を受けた場合は、要素診断部４６０にデータが入力される。要素診断部４６０では、モデル情報データベース４５０から診断モデルの情報をロードする。ロードされた診断モデルに入力データを入力し、診断をする。診断モデルに入力されたデータに応じて、予め作成されたカテゴリーに分類されるか、新たな入力データの相関関係によって新規カテゴリーが作成される。
【００３５】
新規カテゴリーが作成された場合は、正常状態とは異なる状態が検出されたことを意味し、異常の予兆であると診断する。このときの出力カテゴリー番号などを含めて診断結果データベース４８０に格納する。また統合診断部４７０にも出力する。要素診断部４６０内の詳しい動作や診断結果データベース４８０の構成については、後で詳しく説明する。診断結果データベース４８０の構成例を図７に示す。
【００３６】
統合診断部４７０では、モデル情報データベース４５０から診断モデルの情報をロードし、要素診断部４６０からの出力を診断モデルに入力し、同様に診断する。診断結果は、外部出力インターフェイス４９０および診断結果データベース４８０に格納される。なお、統合診断部４７０内の詳しい動作については、後で詳しく説明する。
【００３７】
外部出力インターフェイス４９０では、統合モデル作成部４３０あるいは統合診断部４７０での出力結果を、保守支援ツール９１０に出力する。
【００３８】
発電プラント１００に関わるユーザとして例えば操作員は、キーボード９０１とマウス９０２で構成される入力装置９００、及び画像表示装置９５０に接続されている支援ツール９１０を用いることにより、発電プラント１００に関する様々な情報を見ることが可能である。また、監視制御装置２００からの制御信号２０、プロセス計算機３００からのプロセス信号３０、プラント診断部４００での診断結果、モデル情報データベース４５０、診断結果データベース４８０の情報にアクセスすることができる。
【００３９】
支援ツール９１０は、外部入力インターフェイス９２０、データ送受信処理部９３０、外部出力インターフェイス９４０で構成される。
【００４０】
入力装置９００で生成した入力信号９１は、外部入力インターフェイス９２０を介して支援ツール９１０に取り込まれる。また、支援ツール９１０には、監視制御装置２００からの制御信号２０、プロセス計算機３００からのプロセス信号３０、プラント診断装置４００からの診断結果４０、モデル情報データベース４５０、診断結果データベース４８０の情報についても、同様に外部入力インターフェイス９２０にて取り込まれる。データ送受信処理部９３０では、ユーザからの入力信号９１の情報に従って、入力信号９２を処理し、出力信号９３として外部出力インターフェイス９４０に送信する。出力信号９４は、画像表示装置９５０に表示される。
【００４１】
以下の説明においては、本発明のデータ処理装置を火力発電プラントに適用した場合を例にとり、データベースに保存されている情報、及び信号の処理機能について説明する。
【００４２】
図２は、診断の対象として火力発電プラントの構成を示すシステムブロック図である。この事例では、石炭焚火力発電プラントにおける発電の仕組みについて説明する。
【００４３】
石炭を燃料とする場合には、石炭を貯蔵しているコールバンカー１１１から給炭器１１２を介してミル１１０に石炭が供給される。ミル１１０では、内部のローラにより石炭を細かく砕き微粉炭状にする。この微粉炭と石炭搬送用の１次空気、及び燃焼調整用の２次空気がバーナー１０２を介して、ボイラ１０１に供給される。微粉炭と１次空気は配管１３４から、２次空気は配管１４１からボイラ１０１に導かれる。また、２段燃焼用のアフタエアを、配管１４２からアフタエアポート１０３を介してボイラ１０１に投入する。
【００４４】
石炭の燃焼により発生した高温のガスは、ボイラ１０１の経路に沿って流れた後、エアーヒーター１０４を通過する。その後、排ガス処理した後、煙突を介して大気に放出される。
【００４５】
他方、ボイラ１０１を循環する給水は、給水ポンプ１０５を介してボイラ１０１に導かれ、熱交換器１０６においてガスにより過熱され、高温高圧の蒸気となる。尚、本実施形態では熱交換器の数を１つとしているが、熱交換器を複数個配置してもよい。
【００４６】
熱交換器１０６を通過した高温高圧の蒸気は、タービンガバナ弁１０７を介して蒸気タービン１０８に導かれる。蒸気の持つエネルギーによって蒸気タービン１０８を駆動し、発電機１０９で発電する。発電された電力は電力系統に供給される。
【００４７】
蒸気タービン１０８の排気は復水器１１３で冷却され、再び給水ポンプ１０５へと送られる。途中、タービンからの抽気を利用して、給水を加熱する装置を配置し熱効率を向上させる。
【００４８】
概略以上のように構成される火力発電プラントには、様々な計測器が配置されており、この計測器から取得された情報は、計測情報１０（プロセス信号１０）として図１の監視制御装置２００などに伝送される。例えば、図２には、流量計測器１５０、温度計測器１５１、圧力計測器１５２、発電出力計測器１５３、及び濃度計測器１５４を図示している。
【００４９】
なお、流量計測器１５０では、給水ポンプ１０５からボイラ１０１に供給される給水の流量を計測する。また、温度計測器１５１、圧力計測器１５２は、蒸気タービン１０８に供給される蒸気の温度、圧力を計測する。発電機１０９で発電された電力量は、発電出力計測器１５３で計測する。ボイラ１０１を通過中のガスに含まれている成分（ＣＯ、ＮＯｘなど）  の濃度に関する情報は、濃度計測器１５４で計測することができる。尚、一般的には、図２に図示した以外にも、多数の計測器が火力発電プラントに配置されているが、図２では省略している。
【００５０】
さらに図２において、バーナー１０２から投入される１次空気、及び２次空気、アフタエアポート１０３から投入されるアフタエアの経路について説明する。
【００５１】
１次空気は、ファン１２０から配管１３０に導かれ、途中でエアーヒーター１０４を通過する配管１３２と通過しない配管１３１に分岐し、再び配管１３３にて合流し、ミル１１０に導かれる。エアーヒーター１０４を通過する空気は、ガスにより過熱される。この１次空気を用いて、ミル１１０において生成する微粉炭を配管１３４を経由してバーナー１０２に搬送する。
【００５２】
２次空気、及びアフタエアは、ファン１２１から配管１４０に導かれ、エアーヒーター１０４で過熱された後、２次空気用の配管１４１と、アフタエア用の配管１４２とに分岐し、それぞれバーナー１０２とアフタエアポート１０３に導かれる。
【００５３】
図３は、１次空気、２次空気、及びアフタエアの通過する配管部、並びにエアーヒーター１０４の拡大図である。図３に示すように、配管にはエアダンパ１６０、１６１、１６２、１６３が配置されている。エアダンパを操作することにより、配管１３３，１４１，１４２における空気が通過する面積を変更できるので、エアダンパの操作によって配管を通過する空気流量を調整できる。
【００５４】
以下、プロセス計算機３００に格納されているプロセス信号１０の情報、モデル情報データベース５００および診断結果データベースに保存されている情報、及び要素モデル作成部４２０、統合モデル作成部４３０、要素診断部４６０、統合診断部４７０での演算機能について説明する。
【００５５】
まず、プロセス計算機３００に保存するプロセス信号１０の情報について説明する。図４は、それぞれプロセス計算機３００に保存されている情報の一例を説明する図である。発電プラント１００で計測した情報は、図４のように、計測器毎に各計測時刻と共に保存される。例えば、図４の縦軸項目には計測時刻が、横軸項目には計測器に固有に付与されたＰＩＤ番号毎に計測値の種別、単位が関連付けて記憶される。
【００５６】
例えば、ＰＩＤ番号がＰＩＤ１５０は図２の給水流量の流量計測器１５０、ＰＩＤ１５１は主蒸気の温度計測器１５１、ＰＩＤ１５２は主蒸気の圧力計測器１５２、ＰＩＤ１５３は発電出力計測器１５３、ＰＩＤ１５４は燃焼ガスの濃度計測器１５４で計測したデータであることを意味している。また、種別として、Ｆは流量、Ｔは温度、Ｐは圧力、Ｅは発電出力、Ｄは排ガスに含まれるＮＯｘ濃度を意味している。これらの単位はそれぞれ、ｋｇ／ｓ、℃、Ｍｐｓ，ＭＷ，ｐｐｍである。このようにして、ＰＩＤ番号と種別と単位で表現された計測値が、時間の情報と共に保存される。
【００５７】
尚、図４では１秒周期でデータを入手し保存しているが、データ収集のサンプリング周期は任意に設定することが可能である。プロセス計算機３００に格納されているデータを容易に活用できるよう各計測値に固有に設定されたＰＩＤ番号をもとに、プロセス信号を特定化し、あるいは所望のプロセス信号を探索する際のキーとして用いることができる。
【００５８】
次に、モデル情報データベース４５０に保存する情報について説明する。図５、図６は、ＡＲＴによる診断モデルで必要となる情報の様式を示した図である。図５、図６に示すように、モデル情報データベース４５０には要素モデル用テーブルＴＢ４２０と統合モデル用テーブルＴＢ４３０が準備されている。要素モデル用テーブルＴＢ４２０は、要素モデル作成部４２０で取り扱う要素モデルに関する情報を格納しておくテーブルであり、総合モデル用テーブルＴＢ４３０は、総合モデル作成部４３０で取り扱う総合モデルに関する情報を格納しておくテーブルである。
【００５９】
図５の要素モデル用テーブルＴＢ４２０には、モデル番号、モデル名称、モデルに入力する入力変数のＰＩＤ番号、警戒パラメータ、モデル作成時に生成したカテゴリーの最大番号が搭載されている。この記載事例では、モデル番号がＥ−００１、モデル名称は図２の発電プラントの主蒸気に関する主蒸気モデル、入力変数がＰＩＤ１５０（給水流量の流量計測器１５０）、ＰＩＤ１５１（主蒸気の温度計測器１５１）、警戒パラメータが０．８２、モデル作成時に生成したカテゴリーの最大番号が２１とされている。このようにこの要素モデルの例では、主蒸気モデルが給水流量と主蒸気温度により表現されている。
【００６０】
図５の統合モデル用テーブルＴＢ４３０には、モデル番号、モデル名称、モデルに入力される要素モデルのモデル番号、警戒パラメータ、モデル作成時に生成したカテゴリーの最大番号が搭載されている。この記載事例では、モデル番号がＴ−００１、モデル名称は図２の発電プラントの主蒸気に関する主蒸気ループモデル、入力モデルは要素モデル用テーブルＴＢ４２０で使用した主蒸気モデルＥ−００１にＰＩＤ１５２（主蒸気の圧力計測器１５２）を加味、警戒パラメータが０．８９、モデル作成時に生成したカテゴリーの最大番号が２５とされている。このようにこの総合モデルの例では、主蒸気ループモデルとして、要素モデル用テーブルＴＢ４２０で使用した主蒸気モデルＥ−００１に主蒸気圧力を加味したモデルとして表現されている。
【００６１】
以上のことから明らかなように、統合モデルとは、この事例では要素モデルに新たなプロセス量を加えて構成した複合モデルである。図示事例には無いが、統合モデルとしては、要素モデル同士を複合したものであってもよい。また、この事例で要素モデルとしては主蒸気単体を模擬したモデルであるが、統合モデルとしては主蒸気ループを模擬したモデルである。このように、統合モデルは、より広い範囲、より上位の範囲を表現したモデルということができ、要素モデルやプロセス量を統合利用することで、広範囲化、上位化を実現したものである。
【００６２】
また要素モデルや統合モデルは、非特許文献１などに開示された複数の入力データを複数のカテゴリーに分類する教師付き学習型の適応共鳴理論（ＡＲＴ）ネットワークを用いて実現することが可能であるが、この場合に要素モデルを下位ネットワークとするのであれば、統合モデルは上位ネットワークに位置づけて考えることができる。
【００６３】
また、要素モデルで使用するプロセス量の個数（次数）をＮ次（図５の例では２次）とすると、統合モデルは（Ｎ＋Ｍ）次（図５の例では３次）のモデルであり、このことから統合モデルを作成することは、要素モデルを使用してより高次のモデルを作成したことであるといえる。
【００６４】
このことから、本発明の解決課題であるプラントでの新たな機器の追加、計測器の追設時における診断装置内モデルの改変は、要素モデルをそのままに、追加されたプロセス量を加えた統合モデルを作成することで実現できることが理解されるであろう。
【００６５】
なお、警戒パラメータは、適用する調整手法によって、個数が異なる。その場合は、警戒パラメータが複数設定されている場合の各テーブルを用いる。図６は、警戒パラメータが単一で設定されている場合の例であり、図７は警戒パラメータが複数設定されている場合の各テーブルの例を示している。図７が図６と異なるのは、警戒パラメータがカテゴリー番号ごとに搭載される様式となることである。
【００６６】
図７は、診断結果データベース４８０に記憶される診断結果の情報の一例を示す図である。診断結果データベース４８０には要素モデル用テーブルＴＢ４６０と統合モデル用テーブルＴＢ４７０が準備されている。要素モデル用テーブルＴＢ４６０は、要素診断部４６０で取り扱う要素モデルに関する診断結果情報を格納しておくテーブルであり、総合モデル用テーブルＴＢ４７０は、総合診断部４７０で取り扱う総合モデルに関する診断結果情報を格納しておくテーブルである。
【００６７】
図７の要素モデル用テーブルＴＢ４６０には、モデル番号、時刻、カテゴリー番号、診断結果が搭載される。この記載事例では、モデル番号がＥ−００１、時刻は「２０１０／０１／０１００：００：００」、カテゴリー番号１の診断結果が正常と記憶されている。また、図７の総合モデル用テーブルＴＢ４７０も同様項目で構成され、この記載事例では、モデル番号がＴ−００１、時刻は「２０１０／０１／０４００：１０：１１」、カテゴリー番号３の診断結果が「異常」と記憶されている。
【００６８】
本発明における要素診断部４６０、統合診断部４７０を構成するに際し、特許文献１および特許文献２に記載されている方法が適用可能である。特許文献１および特許文献２に記載されている方法は、どちらも適応共鳴理論（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｔｈｅｏｒｙ，  ＡＲＴ）を用いたプラントの診断方法である。ＡＲＴは、入力されたデータを複数のカテゴリーに分類する分類器の一種である。
【００６９】
ここでは、異常を含まないプラントのプロセス信号をＡＲＴに入力し、複数のカテゴリーに分類しておく。異常発生時の診断では、プロセス信号をＡＲＴに入力することで、既存カテゴリーに属さない新たなカテゴリーが生成されると、これまでには無いプラント状態が発生しているということで、警告を発令する。
【００７０】
なお診断結果は、正常、異常の他に、過去のどの状態にも属さない新規カテゴリーが生成される場合がある。その場合は、未知とし、支援ツール９１０を介してユーザにその情報を提示する。後にこの状態が正常あるいは異常の判定が決まれば、診断結果データベース４８０内の診断結果が置き換わる。以後、同様のカテゴリーが発生した場合には、本結果に基づいて診断結果が出力される。
【００７１】
以上、本発明装置が適用されるプラントとして発電プラントの構成について説明した。また要素モデル用テーブル、総合モデル用テーブルの具体事例について、この場合のプロセス量の例で説明した。この内容を理解した上で、次に要素モデル作成部４２０の処理内容について説明する。
【００７２】
図８は、要素モデル作成部４２０での動作を示すフローチャートである。はじめにステップＳ４２１で、新規に作成するモデルなのか既存のモデルに修正を加えるのかを判断をする。新規に作成する場合はステップＳ４２２に、そうでない場合はステップＳ４２５に進む。
【００７３】
なお、モデルの新規作成或いは修正は、発電プラント１００に関わるユーザである例えば操作員が、入力装置９００から与える指示内容により判明する。従って、モデルの改変に関する指示がユーザから与えられていないときには、図８の処理は実行されない。ユーザは、発電プラント１００の改変に応じて、モデル改変の指示を与える。モデル改変指示の具体手法は図１２を用いて後述する。
【００７４】
モデル改変の指示が新規作成である場合、ステップＳ４２２では、図４に格納されている過去のプロセス信号を用いて、新たなＡＲＴモデルを作成する。その後、ステップＳ４２３にて、作成したＡＲＴモデルの情報をモデル情報データベース４５０に格納する。この結果作成され、モデル情報データベース４５０に格納された新規のＡＲＴモデルが、例えば図５の主蒸気モデルＥ−００１であり、給水流量と主蒸気温度で定まる要素モデルである。
【００７５】
ステップＳ４２４では、対応する監視項目全てのモデル構築が完了したかを判断する。全て完了していれば終了となり、未完であればステップＳ４２１に戻り、それ以降のステップを全ての監視項目用モデルが構築されるまで繰り返す。
【００７６】
モデル改変の指示が既存モデルの修正である場合、ステップＳ４２５では、既存モデルの入力変数が追加されたのか削除されたのかを判断する。追加されていればステップＳ４２６へ、削除されていればステップＳ４２７に進む。
【００７７】
入力変数が追加されたときのステップＳ４２６では、既存モデルに追加された変数のみを用いてＡＲＴによる診断モデルを作成する。ここでは、既存モデルが図５の主蒸気モデルＥ−００１であり、追加された変数がＰＩＤ１５２（主蒸気の圧力計測器１５２）であったとする。このため、ステップＳ４２６では、追加された変数ＰＩＤ１５２のみを用いてＡＲＴによる診断モデルを作成する。完了後、ステップＳ４２３（作成したＡＲＴモデルの情報をモデル情報データベース４５０に格納）、ステップＳ４２４（すべての監視項目に対応したか確認）と進む。
【００７８】
なお、ステップＳ４２３では、既存のモデル番号Ｅ−００１と追加されたモデル番号（ＰＩＤ１５２とする）を、図５のモデル情報データベース４５０の統合モデル用テーブルＴＢ４３０の入力モデル欄に格納する。
【００７９】
既存モデルの入力変数が削除されたときのステップＳ４２７では、変更のない入力変数はそのままとし、削除された変数には一定値、ここでは０．５を入力する。ただし、本実施例では、ＡＲＴモデルの入力変数は、全て規格化されているとする。つまり、最大値を「１」とし最小値を「０」とする範囲の値として把握されている。従って、０．５を入力するということは、中間値のまま変動しない値として以後取り扱うことを意味する。
【００８０】
ここでは既存モデルが図５の主蒸気モデルＥ−００１であり、削除された変数がＰＩＤ１５１（主蒸気の温度計測器１５１）であったとする。この場合、ＰＩＤ１５１には０．５が入力されるので、以後の主蒸気モデルＥ−００１は事実上入力変数ＰＩＤ１５０の給水流量でのみ定まるモデルとして取り扱われる。
【００８１】
ステップＳ４２８では、削除された信号ＰＩＤ１５１を０．５の一定値としたことを受けて、既存のカテゴリーを今回のモデル用のカテゴリーに変換する。なお図５の主蒸気モデルＥ−００１では２１個のカテゴリーが存在するので、これが変換の対象となる。この変換のために、図７の診断結果データベース４８０の要素モデル用テーブルＴＢ４６０を参照し、主蒸気モデルＥ−００１の欄に格納されているカテゴリー番号に対する時刻と、そのモデルに入力されている変数のＰＩＤ情報を用いて、プロセス計算機３００に保存されている各入力変数の時系列データを取り出す。
【００８２】
この事例の場合には、カテゴリー番号「１」に対する時刻「２０１０／０１／０１００：００：００」と、主蒸気モデルＥ−００１に入力されている変数のＰＩＤ情報（ＰＩＤ１５０，ＰＩＤ１５１）を用いて、図４を参照し、プロセス計算機３００に保存されている各入力変数（ＰＩＤ１５０，ＰＩＤ１５１）の時系列データを取り出す。この時系列データをＡＲＴモデルに入力する。この操作を全てのカテゴリー（２１個）に対し実施する。全てのカテゴリーに対し実施後、これまで同様に、ステップＳ４２３、ステップＳ４２４に進む。
【００８３】
なお、同一モデルで追加と削除があった場合は、ステップＳ４２５で先に追加側のフローチャートを実行し、ステップＳ４２４で再度ステップＳ４２１に戻り、再び、ステップＳ４２５で削除のフローチャートを実行する。
【００８４】
図９は、統合モデル作成部４３０での動作を示すフローチャートである。はじめにステップＳ４３１で要素モデルが新規作成されたものかどうかを判断する。新規作成であればステップＳ４３６へ、そうでなければ（要素モデルの改変がある場合）ステップＳ４３２に進む。なお、新規作成の場合、統合モデル作成部４３０として処理すべき処理は何も無いので、ステップＳ４３６経由でステップＳ４３１に移り他の項目について判断するか、或いは処理終了とする。
【００８５】
要素モデルの改変がある場合、ステップＳ４３２では、入力変数の状態を判断する。追加されていればステップＳ４３３へ、そうでなければ（入力変数削除の場合）ステップＳ４３６に進む。なお、入力変数削除の場合、統合モデル作成部４３０として処理すべき処理は何も無いので、ステップＳ４３６経由でステップＳ４３１に移り他の項目について判断するか、或いは処理終了とする。
【００８６】
ステップＳ４３３では、要素モデル作成時に、既存モデルと新規に作成された追加モデルに入力したプロセス信号を再度入力する。例えば図８の追加事例処理（ステップＳ４２５）では、既存モデル（主蒸気モデルＥ−００１）にＰＩＤ１５２を追加したが、これらに関連するプロセス信号として、給水流量ＰＩＤ１５０と主蒸気温度ＰＩＤ１５１と主蒸気圧力ＰＩＤ１５２を、図４を参照して再度入力する。なお、図８のステップＳ４２３の処理では、既存のモデル番号Ｅ−００１と追加されたモデル番号（ＰＩＤ１５２とする）を、図５のモデル情報データベース４５０の統合モデル用テーブルＴＢ４３０の入力モデル欄に格納している。
【００８７】
ステップＳ４３４では、前述したモデルから出力されたカテゴリー番号を入力変数とするＡＲＴモデルを構築する。例えば入力されたカテゴリー番号の組合せを新カテゴリーに分類し、これを統合モデルとする。
【００８８】
具体的には、既存のモデル番号Ｅ−００１について１０のカテゴリー番号（Ａ０からＡ９）が存在し、追加されたモデル番号ＰＩＤ１５２について５のカテゴリー番号（Ｂ０からＢ４）が存在したとする。この場合に、Ａ０（正常）とＢ０（正常）の組み合わせが共に正常であれば新たなカテゴリー番号をＣ０「正常」と定義する。またＡ０（正常）、Ｂ１（異常）であれば新たなカテゴリー番号をＣ１「異常」と定義する。この操作を最終の組み合わせまで実行して新たな一群のカテゴリー番号を有するモデルを統合モデルとして統合モデル用テーブルＴＢ４３０に保持する。
【００８９】
なお、計測器などの新設が生じた場合に、全てのプロセス信号についての新たなモデルを再度全作成することも可能であるが、例えば過去１年分の入力データを参照するにしても膨大な量のデータを取り扱うことになる。
【００９０】
この点、本発明では過去１年分の入力データを参照しモデル化し、カテゴリー番号を新たに得るのは、追加された入力変数のみである。既設の要素モデルはカテゴリー番号に着目しているので、過去１年分の入力データ量が複数のカテゴリー番号に集約されている。
【００９１】
モデル作成が完了するとステップＳ４３６に進む。ステップＳ４３６では、全ての監視項目に対して対応したのかを判断する。未完であればステップＳ４３１に戻り、全ての項目が完了するまで繰り返す。完了していれば終了となる。
【００９２】
次に、要素診断部４６０と統合診断部４７０のアルゴリズムのフローチャートを図１０に示す。ここでは、初めにステップＳ４６１で、各要素モデルの情報をモデル情報データベース４５０の要素モデル用テーブルＴＢ４２０からロードする。次にステップＳ４６２では、各統合モデルの情報をモデル情報データベース４５０の統合モデル用テーブルＴＢ４３０からロードする。これにより、図５、図６のデータが要素診断部４６０に提供された。
【００９３】
ステップＳ４６３では、要素モデルのみでの診断か統合モデルを含めての診断かを判断する。要素モデルでの診断のみの場合は、ステップＳ４６４へ、統合モデルでの診断を必要とする場合はステップＳ４６６へ進む。
【００９４】
ステップＳ４６４では、各要素モデルでの診断を実施する。これは要素モデル用テーブルＴＢ４２０の診断を実施することである。ステップＳ４６５では、要素モデルの診断結果を、診断結果データベース４８０の要素モデル用テーブルＴＢ４６０に格納する。
【００９５】
一方、ステップＳ４６６では、まず各要素モデルでの診断を実施する。これは統合モデル用テーブルＴＢ４３０内の各要素モデルの診断を実施することである。例えば主蒸気ループモデルＴ−００１の場合には、要素モデルＥ−００１と追加モデルＰＩＤ１５２のそれぞれについて診断する。要素モデルの診断結果は、診断結果データベース４８０の要素モデル用テーブルＴＢ４６０に格納される。
【００９６】
ステップＳ４６７では、診断結果データベース４８０の要素モデル用テーブルＴＢ４６０を参照し、各要素モデルから出力されたカテゴリー番号を入力として診断をする。
【００９７】
ステップＳ４６８では、診断結果を診断結果データベース４８０の統合モデル用テーブルＴＢ４８０に格納する。
【００９８】
その後、ステップＳ４６９にて、全ての監視項目に対し診断を実施したのかを判断する。未完であればステップＳ４６１に戻り、全ての監視項目が完了するまで繰り返す。完了した後、終了となる。
【００９９】
このフローチャートにおいて、ステップＳ４６７とステップＳ４６８が統合診断部４７０での動作となり、その他のステップＳは、要素診断部４６０で実施される。
【０１００】
外部出力インターフェイス４９０では、それぞれの診断結果を出力結果として、支援ツール９１０に送る。
【０１０１】
次に、ユーザが支援ツール９１０を用いて、画像表示装置９５０に制御信号２０、プロセス信号３０、診断結果４０やモデル情報データベース４５０および診断結果４８０の情報を表示させる方法について説明する。
【０１０２】
図１１〜図１５は、画像表示装置９５０に表示される画面例である。ユーザーは、キーボード９０１、マウス９０２を用いてこれら画面９０の空欄となっている箇所にパラメータ値を入力するなどの操作を実行する。
【０１０３】
まず図１１は、画像表示装置９５０に表示される初期画面である。画面９０には初期画面として、診断モデル作成ボタン９５１と診断結果表示ボタン９５２とが表示され、ユーザーは、これらの中から必要なボタンを選択し、マウス９０２を用いてカーソル９５３を移動させ、マウス９０２をクリックすることにより所望の画面を表示させる。
【０１０４】
図１２は、初期画面において診断モデル作成ボタン９５１を選択したときに表示される要素モデルおよび統合モデルの設定画面である。画面９０の上部欄には当該画面が表示情報設定用の画面であることが表示される。また、画面９０の各部には以下に説明する欄が形成表示されており、これらの欄にデータ入力し、あるいはボタン選定することにより、モデルの設定を行う。
【０１０５】
プロセス信号表示欄９６１では、ユーザーは、診断モデルに入力させたい計測信号、あるいは操作信号を入力欄９６１に、そのレンジ（上限／下限）と共に入力する。図示の例では計測信号として主蒸気流量をボタン選択し、その上限値として３００（ｋｇ／ｓ）、下限値として０（ｋｇ／ｓ）を数値入力する。なお単位（ｋｇ／ｓ）は、計測信号として主蒸気流量をボタン選択したことに伴いデフォルト表示される。
【０１０６】
また、診断モデルに主蒸気流量を追加するに際し、モデル作成に使用する表示させたい時間帯を時刻入力欄９６２に入力する。図示の例では、２０１０／０１／０１の１日間を開始、終了時刻として設定した。
【０１０７】
画面９０上で、表示ボタン９６３をクリックすることにより、図１３のようにトレンドグラフが画像表示装置９５０に表示される。図１３の例では複数の各種プロセス量の時間的な変動の様子が表示できる。図１３の戻るボタン９７１をクリックすることにより、図１２の画面に戻る。
【０１０８】
図１２の要素モデル作成表示欄９６４には、要素モデル作成に必要であるモデル番号、モデル名称、入力変数などが表示される。要素モデル作成表示欄９６４の右側には新規ボタン９６５と修正ボタン９６６が表示されている。
【０１０９】
このうち、新規ボタン９６５を押すと要素モデル作成表示欄９６４が空白表示されて入力状態になり、ユーザの手入力により新規モデルを作成することが出来る。
【０１１０】
図示の要素モデル作成表示欄９６４は、修正ボタン９６６を選択したときの画面の一例を表示している。図示はモデル番号Ｅ−００１，モデル名称が主蒸気モデル、入力変数がＰＩＤ１５０，ＰＩＤ１５１の例である。
【０１１１】
なお、新規のモデル作成は、既存モデルをベースに修正するのが早道であり、この場合は、対象となるモデルを表示し、修正ボタン９６６を押した後、修正するのがよい。そのため、既存モデルを検索できるように検索キー入力欄９６７が設定されており、検索キーを入力した後、検索ボタン９６８を押すと対象となるモデルの情報が要素モデル表示欄９６４に表示される。
【０１１２】
統合モデル作成表示欄９７４も基本的には要素モデル作成表示欄９６４と同様に構成されている。統合モデル表示欄９７４では、統合モデル作成に必要であるモデル番号、モデル名称、入力モデルなどが表示される。新規ボタン９７５を押すと統合モデル表示欄９７４が入力状態になり、新規モデルを作成することが出来る。既存モデルをベースに修正する場合は、対象となるモデルを表示し、修正ボタン９７６を押した後、修正する。既モデルを検索できるよう、検索キー入力欄９７７があり、検索キーを入力した後、検索ボタン９７８を押すと対象となるモデルの情報が統合モデル表示欄９７４に表示される。
【０１１３】
以上の設定後、作成ボタン９９２を押すことで、それぞれのモデルが作成される。
図１２において、戻るボタン９６９をクリックすることにより、図１１の画面に戻ることができる。
【０１１４】
図１４は、診断結果を画像表示装置９５０に表示させるための設定画面９０である。図１１の初期画面において診断結果表示ボタン９５２をクリックすることにより、図１４の画面が表示される。図１４の画面９０の上部欄には、当該画面が診断結果表示設定用の画面であることが表示される。また、画面９０の各部には以下に説明する欄が形成表示されており、これらの欄にデータ入力し、あるいはボタン選定することにより、モデルの設定を行う。
【０１１５】
プロセス信号選択欄９８１では、ユーザーは、画像表示装置９５０の画面９０に表示させたい計測信号、あるいは操作信号を入力欄９８１に、そのレンジ（上限／下限）と共に入力する。図示の例では、発電機出力と主蒸気流量をそのレンジ（上限／下限）と共に入力したときの画面を表示している。
【０１１６】
また、表示させたい時間を時刻入力欄９８２に入力する。表示させたいプロセス信号が決定したら、選択欄をクリックすることでチェックされ選択が決定される。
【０１１７】
要素モデル選択欄９８３では、図１２の表示情報設定画面と同様に、モデル番号、モデル名称、入力変数などが表示される。表示させたいモデルを検索するために、検索キー入力欄９８４がある。検索キーを入力後、検索ボタン９８５を押して検索する。検索結果は、要素モデル選択欄９８３に表示され、選択欄をクリックすることでチェックされ選択が決定される。図示の例ではモデルＥ−００１のケースを表示している。
【０１１８】
また、統合モデル選択欄９８６も基本的には要素モデル選択欄９８３と同様に構成されている。統合モデル選択欄９８６では、モデル番号、モデル名称、入力モデルなどが表示される。表示させたいモデルを検索するために、検索キー入力欄９８７がある。検索キーを入力後、検索ボタン９８８を押して検索する。検索結果は、要素モデル選択欄９８６に表示され、選択欄をクリックすることでチェックされ選択が決定される。図示の例ではモデルＴ−００１のケースを表示している。
【０１１９】
以上の入力或いは選択をした後に、表示ボタン９８９をクリックすることにより、図１５のようにトレンドグラフが画像表示装置９５０の画面９０に表示される。図１５の例では、プロセス信号選択欄９８１で選択した発電機出力と主蒸気流量の時間的変動が対比的に表示される。また、選択した要素モデルＥ−００１あるいは統合モデルＴ−００１と新たに追加した入力変数ＰＩＤ１５２について、カテゴリー番号ごとに、時系列的に表示する。図１５にあるように、新規カテゴリーが発生するとトレンド画面上の概要部分が別の色で強調されるなどしてユーザに知らせる。図１５の戻るボタン９９１をクリックすることにより、図１４の設定画面に戻る。図１４の戻るボタン９９９を押すと図１１の初期画面に戻る。
【０１２０】
診断結果の表示画面例として図１５を示したが、その他、診断対象となるプラントの系統図を示し、新規カテゴリーが発生した場合、その箇所がハイライトされ、該当箇所をクリックすると、図１５に示したトレンド表示がされるという表示手法も考えられる。
【０１２１】
なお、プラント診断装置４００にモデル情報データベース４５０と診断結果データベース４８０を含めた実施例を示したが、それぞれ、プラント診断装置４００に含めず、別のハードウェアとする実施例も可能である。
【０１２２】
以下では、発電プラント１００に、本発明のプロセス診断方法及び装置の結果をもとにプラントの異常・予兆診断へ適用することの効果について説明する。
【０１２３】
本発明のプラントの診断方法を発電プラントの異常・予兆診断に適用すると、運用中設備の一部交換や補修で、診断モデルを修正する場合、これまで蓄積した診断データをそのまま活用しながら、診断をすることができる。その結果、診断モデルの再構築が容易に実施でき、これまでの実績を活用することで、より異常や予兆の傾向を検出することが可能である。
【０１２４】
また運転員に対しても要素モデルと統合モデルの両結果をトレンド表示するため、目視による監視がより一層容易になる。さらに、複数診断モデルを統合モデルでまとめる階層型にすることにより、発電プラントの対象をより広範囲に診断できるモデルが容易に構成できる。
【符号の説明】
【０１２５】
１００：発電プラント
２００：監視制御装置
３００：プロセス計算機
４００：プラント診断装置
４１０：外部入力インターファイル
４２０：要素モデル作成部
４３０：統合モデル作成部
４５０：モデル情報データベース
４６０：要素診断部
４７０：統合診断部
４８０：診断結果データベース
４９０：外部出力インターフェイス
９００：入力装置
９０１：キーボード
９０２：マウス
９１０：支援ツール
９２０：外部入力インターフェイス
９３０：データ送受信処理部
９４０：外部出力インターフェイス
９５０：画像表示装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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